Comparison of Unsupervised Machine Learning Approaches for Cluster Analysis to Define Subgroups of Heart Failure with Preserved Ejection Fraction with Different Outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure with preserved ejection (HFpEF) is a heterogenous condition affecting nearly half of all patients with heart failure (HF). Artificial intelligence methodologies can be useful to identify patient subclassifications with important clinical implications. We sought a comparison of different machine learning (ML) techniques and clustering capabilities in defining meaningful subsets of patients with HFpEF. Three unsupervised clustering strategies, hierarchical clustering, K-prototype, and partitioning around medoids (PAM), were used to identify distinct clusters in patients with HFpEF, based on a wide range of demographic, laboratory, and clinical parameters. The study population had a median age of 77 years, with a female majority, and moderate diastolic dysfunction. Hierarchical clustering produced six groups but two were too small (two and seven cases) to be clinically meaningful. The K-prototype methods produced clusters in which several clinical and biochemical features did not show statistically significant differences and there was significant overlap between the clusters. The PAM methodology provided the best group separations and identified six mutually exclusive groups (HFpEF1-6) with statistically significant differences in patient characteristics and outcomes. Comparison of three different unsupervised ML clustering strategies, hierarchical clustering, K-prototype, and partitioning around medoids (PAM), was performed on a mixed dataset of patients with HFpEF containing clinical and numerical data. The PAM method identified six distinct subsets of patients with HFpEF with different long-term outcomes or mortality. By comparison, the two other clustering algorithms, the hierarchical clustering and K-prototype, were less optimal.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle